图像领域transformer发展史

图像领域的Transformer模型发展可以追溯到2018年的一篇重要论文：《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它在机器翻译任务上取得了显著的突破。该模型使用了自注意力机制（self-attention），不再使用传统的循环神经网络或卷积神经网络。

自注意力机制使模型能够对输入序列中的不同位置进行加权处理，从而更好地捕捉到长距离依赖关系。这对于图像领域的处理也很有潜力，因为图像中的像素之间存在着复杂的关联关系。

2019年，一篇名为《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》的论文进一步探索了将Transformer应用于图像领域。该论文提出了Vision Transformer（ViT）模型，将图像划分为固定大小的图块，并将这些图块转换为序列输入。

为了使Transformer适用于图像任务，论文还引入了一种预训练策略，即使用大规模的图像数据集进行无监督预训练，然后在特定任务上进行微调。这种策略使得ViT模型在多个图像分类基准数据集上取得了与卷积神经网络相媲美的性能。

除了ViT模型，还有一些其他的Transformer模型在图像领域得到了应用。例如，DeiT模型（Data-efficient Image Transformers）使用了一种叫做Distillation的方法，将大型的Transformer模型的知识传递给较小的模型，从而实现更高效的训练。

总的来说，Transformer模型在图像领域的发展还比较年轻，但已经取得了令人瞩目的成果。未来，我们可以期待看到更多基于Transformer的图像处理模型的出现。